AIを活用した品質管理とは？メリットやデメリット、活用事例を紹介

- DX
2024年8月2日

果たして、品質管理をAIに任せられるものなのか？

AIを活用した品質管理の内容を具体的に知りたい

AI導入にかかるコストと削減率のバランスが知りたい

このように自社の品質管理にAIの導入を検討していても、いざ実現に向けての一歩が踏み出せないケースが多いのではないでしょうか。

一方で、早い段階からAIを活用してコスト削減のみならず大きく利益を得ている企業も存在します。

なぜなら、品質管理にAIを活用することは生産性向上や業務効率化の実現だけでなく、長期的に考えた場合、社員の安全確保や労働環境の改善による労働力の定着化に繋がるなど多くのメリットがあるからです。

私たち「株式会社Pro-D-use」という経営コンサルティング会社では、これまでたくさんの「品質管理におけるAI活用」の成功と失敗を見てきました。

本記事では、AIを活用した品質管理のメリットやデメリット、活用事例を紹介します。

品質管理におけるAIの活用の際に注意すべき点は以下の通りです。

AIの導入や運用には大きなコストが発生する
機械学習のためのデータの大量収集が必須となる
全ての業務においてAIが活用できるわけではない

この記事を読めば、こんなことが実現できます。

品質管理におけるAIの活用のメリット・デメリットがわかる
AI活用の事例を知ることで自社へのAI導入イメージが具体化する

今後AIを活用した品質管理をとり入れようと考えている方は、ぜひこの記事を参考に役立ていただけたらと思います。

また、当社では「製造業における生産管理のDX化の課題」についても解説していますので、詳しく知りたい方は、ぜひ読んでみてください。

品質管理とは

品質管理とは、製品を生み出す際に一定の品質を担保しているかを検証し、更にはそれを保証することを意味します。

単に品質を保証するだけでなく、低コストで効率的に製造を行う視点も品質管理の重要なポイントです。

品質管理の業務内容

一口に品質管理と言っても、製品完成後のチェックだけを意味するのではなく、プロセスや種類は様々です。

ここでは、製品製造における品質管理を各プロセスに分けて解説します。

工程管理
品質検証
品質改善

①工程管理

製品の製造工程では、作業マニュアル、作業訓練の体制、必要設備の状態、製造プロセス自体が適切かどうか等をチェックします。

製造工程全体の管理と改善により、スムーズかつ効率的に製品開発を進めることが可能です。

具体的な例としては、

作業がマニュアル化されていれば、誰でも正確な作業を行える
作業訓練を適切に実施すると、品質や業務効率の向上に繋げられる
必要な設備が最適化されれば、より高品質な製品が製造可能になる

などが挙げられます。

②品質検証

品質検証では、製品が要件を満たしているか、管理状態はどのようになっているか等のチェックを行います。

製品の品質が求められる要件を満たしているかどうかは、品質管理の中でも重要なプロセスです。

③品質改善

品質改善では、製品の不具合に関するチェックを行い、不適合品が発生した場合には現状分析によって原因を把握し、再発防止のための取り組みを行います。

現時点では不具合が発生していない場合でも、将来的な発生リスクを視野に入れ、事前に対策を講じておくことが重要です。

また、ユーザーの声を製品に反映し、品質向上を目指す取り組みも欠かせません。

AIを活用した品質管理を行う企業が増加

企業にとって、いかに人件費等のコストを抑えながら製品の高品質を担保するかは重要な課題と言えるでしょう。

少子高齢化に伴う労働人口の減少により人手不足がますます顕著化する中で、現場が抱える品質管理の課題をAIの活用によって改善する企業が増加しています。

AIとは

AIとは「 Artificial Intelligence 」の略であり、日本語では「人工知能」と呼ばれています。

実際のところ、AIの明確な定義は定まっていませんが、一般的には「人間の知能と同じ機能を有したコンピューターシステム」というイメージで捉えている方が多いのが現状です。

品質管理におけるAI活用で期待できること

人の手では限界があった部分でもAIを活用すれば改善する場合があります。

例えば以下のものが挙げられます。

品質管理の自動化によって不良品の発生率を改善できる
生産機械もAIによってチェック・メンテナンスが可能で故障を未然に防げる
AIによる監視の導入で不良品発生時の原因予測ができる
検査精度の向上が期待できる
機械稼働状況をAIで管理して各工程における無駄を削減できる

AIを活用して品質管理を行うメリット

品質管理にAIを導入して得られるメリットを４つ解説します。

人手不足の解消
ヒューマンエラーを減らせる
人間が難しい判断の統一ができる
検査結果を詳細に把握できる

1.人手不足の解消

少子高齢化による労働人口の減少に伴い、多くの企業が労働力不足に陥っています。

この問題を解決するために業務効率化ばかりを優先してしまった結果、製品の品質低下や不適合品が顕著になれば本末転倒と言えるでしょう。

AIを品質管理に導入すれば、その業務を行う作業人員が不要となり深刻な人手不足を解消でき、高い品質を保ちながらの業務効率化が実現可能です。

2.ヒューマンエラーを減らせる

人が関わる作業でミスやエラーを完全にゼロにするのは不可能と言えるでしょう。

疲れや集中力の低下、判断ミスなどにより欠陥品を見逃してしまう可能性は大きく、人が休憩をせずに長時間労働を続けるのも困難です。

AIであれば健康や精神状態の影響を受けず、常に一定の精度で品質管理をし続けられるため、ヒューマンエラーの課題を解消できます。

3.人間が難しい判断の統一ができる

AI技術の急速な進歩により、従来であれば人間が目視確認する必要があった細部までもAIが判断できるようになっています。

さらに、ディープラーニングで学習された AIを活用すれば、人間では判断が難しい異常の検知や、見る人によって微妙な差異が出るような難しい判断の統一が可能です。

4.検査結果を詳細に把握できる

AIで品質管理を行うと、検査結果を詳細に把握できるため、データ分析によって数値から異常を検知しミスやエラーを未然に防ぐことが可能です。

万が一、何かエラーが発生した場合でも、データを分析すれば明確に原因を突き止められます。

まさに、蓄積した検査結果データをもとに品質管理を行うAIならではのメリットです。

AIを活用して品質管理を行うデメリット

品質管理にAIを導入するにあたって起こりうるデメリットを、注意すべき点として3つ解説します。

導入や運用にコストがかかる
大量の学習用データが必要
全てにおいて活用できるわけではない

1.導入や運用にコストがかかる

当然のことながら、AIの導入や運用には大きなコストが発生します。

これまで品質管理を担当していた作業員の人件費等と比較し、コスト以上に得られる恩恵が大きいかどうかを検討するのがポイントです。

ただし、単なるコストアップとして捉えるのではなく、長期的に考えた場合コスト削減にも繋がるという視野を入れてみるのも良いでしょう。

2.大量の学習用データが必要

AIは機械学習によって賢くなり作業の精度が高まるため、高精度な品質管理をAIで行うためには、インプット用のデータが大量に必要となります。

AIを導入するにあたっては、その目的を明確化し、機械学習を進める上で必要なデータを充分に用意しましょう。

機械学習のためのデータの大量収集は、AI導入の際に最低限必要となります。

3.全てにおいて活用できるわけではない

すべての業務をAIが肩代わりできるわけではありません。

AIでの品質管理は、基本的には自動化および定型化できる業務が対象となり、定型化が難しく柔軟性が必要な業務には不適と言えます。

AIが品質管理を実施した後に、最終的には人が判断を行うケースもまだ多い現状です。

万が一機械やシステム（AI）の故障や不具合が発生する可能性もゼロではないため、完全に無人化・自動化できるわけではない点は留意しておきましょう。

品質管理におけるAI活用事例

AIの導入によって、品質管理はどのように変化するのでしょうか。

ここでは、品質管理にAIを活用した事例を３つご紹介します。

データ分析による不良品予測
原材料の品質予測
機械のメンテナンススケジュール管理

1.データ分析による不良品予測

データ分析による不良品予測は、食品製造や水産加工の分野などで取り入れられています。

主に画像認識で、AIに不良品や異物のサンプルを学習させ、異常検知させる仕組みです。

AIが原材料や加工品の状態を確認し、不良品や異物混入を未然に防いでいます。

2.原材料の品質予測

食料品・飲料品は季節や消費者動向によって商品の売上げが大きく左右されるため、柔軟な生産計画の立案が必要です。

そこで、欠品・品薄・過剰などの在庫状況をAIが自動で抽出し、タイムリーに生産計画を立案・変更するシステムが活用されています。

それにより、生産商品の原材料を予測して、生産計画にかかる時間や無駄なコストの削減を可能にしているのです。

3.機械のメンテナンススケジュール管理

鉄道・高速道路などの交通網や、電力・ガス・水道などのインフラ設備のメンテナンスは欠かせないものです。

とある鉄道会社では品質管理にAIを活用しています。

過去の正常な走行音を学習データとしてAIに取り込むことで、走行音の異常を自動判別し、それによって必要なメンテナンスを行ったり、定期的なメンテナンススケジュールを管理したりする仕組みです。

鉄道以外においても同じような仕組みを用いて、従来の目視点検では見つけられなかったひび割れや漏水などの検知や、定期メンテナンスの管理が可能となっています。

品質管理と相性の良いAIを活用して課題を解決しよう

近年では多くの業種でAIを活用した品質管理が導入されており、それによって業務効率化や生産性向上を実現させています。

労働力不足の解消やヒューマンエラーの防止、よりスピーディーで高精度な判別の実現など様々なメリットが享受できるため、今後もAI活用の重要性はさらに高まるでしょう。

AIと言っても様々な種類があるため、導入・運用のコストも含め、自社の品質管理や業務内容と相性の良いAIを検討し、賢く活用しましょう。

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